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NAV导航网格寻路

NAV导航网格寻路

作者: _ArayA_ | 来源:发表于2019-09-28 10:53 被阅读0次

    nav寻路一般包含两部分,首先是使用工具根据地图信息生成寻路用的nav mesh,接下来就是在游戏中根据生成的nav mesh来自动寻路。

    一般人首先关心的就是寻路方法,所以这里把顺序颠倒下,先说寻路。

    一.  使用A*寻找所经过网格路径

     下图为一个已经生成nav网格的地图,深红色区域为不可行走区域,浅红色区域为可以行走的区域。

    如下图,现在如果要寻找从A点到B点的路径,首先要从所有可行走的网格中找到一条最优的网格路径(图中紫色的网格),然后再根据这些网格生成所需要的路径点。

    计算最优网格路径的方法可以使用流行的A*,也可以使用其它方法。A*算法网上很多就不说了,至于三角网格的A*实现因为涉及网格的数据结构会在系列的最后给出。

    二.  生成路径点

    nav寻路最常用的就是光照射线法了,这个在neoragex2002的blog上有讲,这里就不说了

    另一种方法就是拐角点法,如下图

    下图的5个凸多边形是已经生成的导航网格,多边形外部的区域为不可行走区域,current为起点,goal为终点,从图中就可以看出最短路径为图中红线,蓝色圈出的点为我们需要找出的点。所有多边形顶点均按逆时针方向存储(这些均在生成导航网格时处理,以后会讲到)。

    (1)下图显示出各区域之间的入口,即多边形的临边。由图中可以看出每个临边均为起点穿出该多边形区域的边,故以下称该边为穿出边。

    (2)首先找到起始点所在的多边形和穿出边的两个端点,由起点连接两个端点,形成两个线段lineLeft 和lineRight。如下图。绿色圈表示左点,红色表示右点(左点、右点是根据多边形顶点保存顺序而来)。

    (3)继续找到下一个穿出边的两个端点,判断新的左点是否在lineLeft 和lineRigh之间,如果在,则更新lineLeft为起点到新左点的线段。

    同样处理新穿出边的右点,如下图

    该步最后得到两个新的线段,如下图。

    (4) 继续判断下一个穿出边的两个端点,如下图,新的左点在lineLeft和lineRight的外面,则不更新线段。

    下图说明新的右点在两条直线之间,更新lineRight。

    该步最后得到两个新的线段,如下图。

    (5) 继续循环判断下一个穿出边的两个端点,该穿出边的两个端点在lineRight的右侧,表示lineRight的终点即为路径的一个拐角点

    (6) 循环以上步骤都可以找到从起点到终点的一条完整路径。

    一些必要的计算几何知识

    在继续下面的nav网格生成算法之前,先介绍一下涉及到的计算几何知识。这里只罗列出结论,要详细了解参考相关书籍。

    矢量加减法:

    设二维矢量P = ( x1, y1 ),Q = ( x2 , y2 ),则矢量加法定义为: P + Q = ( x1 + x2 , y1 + y2 ),同样的,矢量减法定义为: P - Q = ( x1 - x2 , y1 - y2 )。显然有性质 P + Q = Q + P,P - Q = - ( Q - P )。

    矢量叉积

    设矢量P = ( x1, y1 ),Q = ( x2, y2 ),则矢量叉积定义为由(0,0)、p1、p2和p1+p2所组成的平行四边形的带符号的面积,即:P × Q = x1*y2 - x2*y1,其结果是一个标量。显然有性质 P × Q = - ( Q × P ) 和 P × ( - Q ) = - ( P × Q )。

    折线段的拐向判断:

    折线段的拐向判断方法可以直接由矢量叉积的性质推出。对于有公共端点的线段p0p1和p1p2,通过计算(p2 - p0) × (p1 - p0)的符号便可以确定折线段的拐向:

    若(p2 - p0) × (p1 - p0) > 0,则p0p1在p1点拐向右侧后得到p1p2。

    若(p2 - p0) × (p1 - p0) < 0,则p0p1在p1点拐向左侧后得到p1p2。

    若(p2 - p0) × (p1 - p0) = 0,则p0、p1、p2三点共线。

    判断两线段是否相交:

    我们分两步确定两条线段是否相交:

    (1)快速排斥试验

    设以线段 P1P2 为对角线的矩形为R, 设以线段 Q1Q2 为对角线的矩形为T,如果R和T不相交,显然两线段不会相交。

    (2)跨立试验

    如果两线段相交,则两线段必然相互跨立对方。若P1P2跨立Q1Q2 ,则矢量 ( P1 - Q1 ) 和( P2 - Q1 )位于矢量( Q2 - Q1 ) 的两侧,即( P1 - Q1 ) × ( Q2 - Q1 ) * ( P2 - Q1 ) × ( Q2 - Q1 ) < 0。上式可改写成( P1 - Q1 ) × ( Q2 - Q1 ) * ( Q2 - Q1 ) × ( P2 - Q1 ) > 0。当 ( P1 - Q1 ) × ( Q2 - Q1 ) = 0 时,说明 ( P1 - Q1 ) 和 ( Q2 - Q1 )共线,但是因为已经通过快速排斥试验,所以 P1 一定在线段 Q1Q2上;同理,( Q2 - Q1 ) ×(P2 - Q1 ) = 0 说明 P2 一定在线段 Q1Q2上。所以判断P1P2跨立Q1Q2的依据是:( P1 - Q1 ) × ( Q2 - Q1 ) * ( Q2 - Q1 ) × ( P2 - Q1 ) >= 0。同理判断Q1Q2跨立P1P2的依据是:( Q1 - P1 ) × ( P2 - P1 ) * ( P2 - P1 ) × ( Q2 - P1 ) >= 0。

    凸多边形

    假设我们在一个多边形上(包括多边形的边界及边界围封的范围)任意取两点并以一条线段连结该两点,如果线段上的每一点均在该多边形上,那么我们便说这个多边形是凸的。

    凸包

    给定平面上的一个(有限)点集(即一组点),这个点集的凸包就是包含点集中所有点的最小面积的凸多边形。

    点在凸多边形中的判断

    假设多边形是凸的,而且顶点p0,p1,...,pn按顺时针方向排列,则点在多边形任意一边 pi-1, pi 的右面。

    Voronoi图及对偶图

    Delaunay三角剖分(Voronoi对偶图)

    在实际中运用的最多的三角剖分是Delaunay三角剖分,它是一种特殊的三角剖分。先从Delaunay边说起:

    【定义】Delaunay边:假设E中的一条边e(两个端点为a,b),e若满足下列条件,则称之为Delaunay边:存在一个圆经过a,b两点,圆内(注意是圆内,圆上最多三点共圆)不含点集V中任何其他的点,这一特性又称空圆特性。

    【定义】Delaunay三角剖分:如果点集V的一个三角剖分T只包含Delaunay边,那么该三角剖分称为Delaunay三角剖分。

    以下是Delaunay剖分所具备的优异特性:

    1.最接近:以最近临的三点形成三角形,且各线段(三角形的边)皆不相交。

    2.唯一性:不论从区域何处开始构建,最终都将得到一致的结果。

    3.最优性:任意两个相邻三角形形成的凸四边形的对角线如果可以互换的话,那么两个三角形六个内角中最小的角度不会变大。

    4.最规则:如果将三角网中的每个三角形的最小角进行升序排列,则Delaunay三角网的排列得到的数值最大。

    5.区域性:新增、删除、移动某一个顶点时只会影响临近的三角形。

        6.具有凸多边形的外壳:三角网最外层的边界形成一个凸多边形的外壳。

    多边形裁剪

    Weiler-Athenton算法

    –主多边形:被裁剪多边形,记为A

    –裁剪多边形:裁剪窗口,记为B

    多边形顶点的排列顺序(使多边形区域位于有向边的左侧 )外环:逆时针 ;内环:顺时针

    主多边形和裁剪多边形把二维平面分成两部分。

    内裁剪:A∩B

    外裁剪:A-B

    裁剪结果区域的边界由A的部分边界和B的部分边界两部分构成,并且在交点处边界发生交替,即由A的边界转至B的边界,或由B的边界转至A的边界。

    如果主多边形与裁剪多边形有交点,则交点成对出现,它们被分为如下两类:

    进点:主多边形边界由此进入裁剪多边形内  如,I1,I3, I5, I7, I9, I11

    出点:主多边形边界由此离开裁剪多边形区域. 如, I0,I2, I4, I6, I8, I10

    算法步骤

    (1)建立空的裁剪结果多边形的顶点表.

    (2)选取任一没有被跟踪过的交点为始点,将其输出到结果多边形顶点表中.

    (3)如果该交点为进点,跟踪主多边形边边界;否则跟踪裁剪多边形边界.

    (4) 跟踪多边形边界,每遇到多边形顶点,将其输出到结果多边形顶点表中,直至遇到新的交点.

    (5)将该交点输出到结果多边形顶点表中,并通过连接该交点的双向指针改变跟踪方向(如果上一步跟踪的是主多边形边界,现在改为跟踪裁剪多边形边界;如果上一步跟踪裁剪多边形边界,现在改为跟踪主多边形边界).

    (6)重复(4)、(5)直至回到起点

    生成nav网格

    假设上图是一个游戏地图,红色的区域是不可行走的区域,浅灰色区域是可行走区域,要想在游戏中实现nav寻路,必须将可行走区域转化为nav网格并保存为一种固定形式的数据,如下图浅红色的三角形。

    nav网格必须是凸多边形,这里使用三角型,当然也可以使用4边形。下面介绍一种任意多边形的三角化算法。算法来自论文《平面多边形域的快速约束Delaunay三角化作者:曾薇 孟祥旭 杨承磊 杨义军。详细内容请参考该论文。

    先来看几个定义:

    A. 我们称点 p3 为直线 p1p2 的可见点,其必须满足下面三个条件:

    (1) p3 在边 p1p2 的右侧 (顶点顺序为顺时针);

    (2) p3 与 p1 可见,即 p1p3 不与任何一个约束边相交;

    (3) p3 与 p2 可见

    B.DT点

    在一个约束Delaunay三角形中,其中与一条边相对的顶点称为该边的DT点。

    确定 DT 点的过程如下:

    Step1.  构造 Δp1p2p3 的外接圆 C(p1,p2,p3)及其网格包围盒 B(C(p1,p2,p3))

    Step2. 依次访问网格包围盒内的每个网格单元:

                对未作当前趟数标记的网格单元进行搜索,并将其标记为当前趟数

               若某个网格单元中存在可见点 p, 并且 ∠p1pp2 > ∠p1p3p2,则令 p3=p1,转Step1;否则,转Step3.

    Step3.  若当前网格包围盒内所有网格单元都已被标记为当前趟数,也即C(p1,p2,p3)内无可见点,则 p3 为的 p1p2 的 DT 点

    生成Delaunay三角网格算法如下:

    Step2. 取任意一条外边界边 p1p2 .

    Step3.  计算 DT 点 p3,构成约束 Delaunay 三角形 Δp1p2p3 .

    Step4. 如果新生成的边 p1p3 不是约束边,若已经在堆栈中,则将其从中删除;否则,将其放入堆栈;类似地,可处理 p3p2 .

    Step5. 若堆栈不空,则从中取出一条边,转Step3;否则,算法停止 .

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